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피드백이 있습니까?호전환 작업을 사용하면 복잡한 비즈니스 작업을 개별 상담원이 특정 책임을 처리하는 모듈식 다중 상담원 워크플로로 나눌 수 있습니다. 이러한 상담사를 사용하면 통화를 원활하게 호전환할 수 있습니다.
사용자 정의 호전환 작업 기능을 사용하면 한 AI 에이전트에서 다른 AI 에이전트, 실제 에이전트 또는 원하는 다른 대상(음성 사서함, 헌트 그룹 또는 임의의 번호)으로 통화를 전송하여 원활한 고객 경험을 보장할 수 있습니다. 전송 작업을 사용하면 대화의 다음 경로를 오케스트레이션할 수 있는 메타데이터와 함께 Flow Builder에서 Virtual Agent V2 활동의 에스컬레이션된 경로를 종료합니다. 자세한 내용은 다음 섹션을 참조하세요.
일부 비즈니스 시나리오에서는 고객이 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 있도록 AI 에이전트가 전송을 알려야 합니다. 다른 시나리오에서는 전송 관련 언어를 사용하는 것이 혼란스럽거나 바람직하지 않을 수 있습니다.
필요에 따라 전송을 다음과 같이 구성할 수 있습니다.
- 발표된 전송: AI 에이전트가 고객에게 예정된 전송에 대해 명확하게 알립니다(예: "청구 전문가에게 전송해 드리겠습니다").
- 자동 전송: AI Agent가 고객에게 언급하지 않고 자동으로 전송을 수행합니다. 이러한 시나리오에서 AI 에이전트는 중립적인 언어를 사용합니다(예: "처리하겠습니다", "요청을 처리하는 동안 잠시만 기다려 주십시오").
자세한 내용은 다음 섹션을 참조하십시오.
발표된 이적
시작하기 전에
복잡한 작업을 위해 여러 상담원을 만들어야 합니다.
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작업을 만듭니다. |
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흐름을 사용하여 상호 작용을 라우팅합니다. 흐름이 제어권을 되찾으면 상호 작용을 사람 또는 다른 AI 에이전트로 라우팅합니다. 가상 에이전트 V2 작업의 메타데이터를 사용하여 특정 전송 트리거를 식별합니다. $.escalation_trigger |
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음성 구성: 발신자가 전환을 알고 있으므로 Global_VoiceName |
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데이터 공유: 대화 기록이 자동으로 공유됩니다. 선택적으로 사용자 정의 데이터 필드를 사용하여 추가 정보를 전달할 수 있습니다. |
무성 호전환
시작하기 전에
복잡한 작업을 위해 여러 상담원을 만들어야 합니다.
| 1 |
작업을 만듭니다. |
| 2 |
흐름을 사용하여 상호 작용을 라우팅합니다. 흐름이 제어권을 되찾으면 상호 작용을 사람 또는 다른 AI 에이전트로 라우팅합니다. Virttual Agent V2 활동의 메타데이터를 사용하여 전송 트리거를 식별합니다. $.escalation_trigger |
| 3 |
시작 메시지를 구성합니다. 가상 에이전트 V2 활동의 상태 이벤트 설정에서 다음 구성을 수행합니다. 수신 상담원이 정적 환영 프롬프트를 건너뛸 수 있도록 dynamic_welcome_message 설정이 [참]으로 설정되어 있는지 확인합니다 .
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| 4 |
음성 구성: 원활한 환경을 유지하려면 Global_VoiceName |
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데이터 공유: 대화 기록이 자동으로 공유됩니다. 선택적으로 사용자 정의 데이터 필드를 사용하여 추가 정보를 전달할 수 있습니다. |
전송 작업을 만들 때의 권장사항
전송 작업을 만들 때 다음 모범 사례를 참조하십시오.
- 모듈성: 작업을 사용하여 전문 작업을 전담 상담원으로 분리하여 논리를 깔끔하게 유지합니다.
- 메타데이터: 항상 VAV2 활동 메타데이터를 활용하여 라우팅 로직을 정의합니다.
- 일관성: 자동 호전환을 수행할 때 동일한 음성 프로필을 유지하면 발신자가 상호 작용을 지속적인 경험으로 인식하는 데 도움이 됩니다.
- 전송 조건에서 상담원 역할 정의: 전송 조건을 작업 설명으로 처리합니다. 다중 상담원 설정을 구성할 때는 호전환 작업보다는 수신 상담원의 특정 기능에 초점을 맞춥니다. 예를 들어 약속 예약, 취소 또는 일정 변경과 같은 작업을 처리하는 '예약 상담원'과 같은 기능으로 상담원을 설명합니다. 이는 LLM에 대한 보다 명확한 컨텍스트를 제공합니다.
